000多預算最合適入手的一款蘋果筆記本。
蘋果筆記本中的小馬達是哪一款？辦公神器，2020MV芯片的MacBook air。這一款是尼克王上海特有手機電腦，今年到現在半年賣了將近300臺，二手行情在3000-4000。
看成色，標配8+256，每次有16g運行內存的基本上不需要發廣告，只要跟老顧客戶聯系就會被秒走。好賣的都是16G內存，8+256也不遜色這一款，型號是A2337。
怎么這么好賣？這一款我想可能總結下來可能是因為小巧、方便攜帶、用途很廣泛，主要是不管是剪視頻或者是辦公或者外出攜帶都是很方便、很實用的一款。不要看它配置不是很高，但是它這顆芯片me芯片確實很強大，續航能達到7-12個小時。
3000多預算是真的性價比之王了，真的沒有第二個選擇，有這一款MacBook air更加合適了。2023年最后一個月，存貨不多，所以各位新粉、老粉你懂的。
果我們把之前所有的AI放在同一臺電腦里，我們會得到什么?
我們會得到一個可以用100種語言進行電話對話的人工智能。它會在《危險邊緣》中打敗所有人! 以及在象棋、圍棋、撲克以及許多電子游戲中擊敗任何人。這種人工智能將能夠識別任何物體或臉，甚至比大多數醫生更好地檢測癌癥。它也將是完成和創造性的，發明東西，發現物理定律，并確定新的藥物。人工智能可以像巴赫一樣作曲，像梵高一樣繪畫。它的藝術風格也很有獨創性。
人工智能將成為現代文藝復興時期的機器——擁有人類無法匹敵的技能集合。
"讓我們把這些都放在一起"這樣就很聰明了。
馬文?明斯基
在歷史上的某個時刻，一個人有可能精通所有的人類知識。但隨著科學領域的專業化和人類知識的增長，這在幾個世紀以來都是不可能的。
然而，人工智能可以將所有人類知識儲存在它的大腦中。每一本百科全書，每一本書，每一篇科學文章，甚至互聯網上每一個網頁的內容。有了交叉引用、分析、發現模式和總結書面文本的能力，就像GPT-2所做的那樣，我們建立一個具有對人類集體知識的理解的實體只是一個時間問題。
算法的智能
2000年，目前就職于DeepMind的馬庫斯?哈特(Marcus Hutter)發現了一種通用人工智能算法，名為AIXI。
通用人工智能可以用一個方程來描述。
隨后，該算法實現了完美的最優智能。它的工作原理是計算每一個可行的行動過程所產生的每一種可能性，然后選擇最接近目標的行動。
如果目標是贏得一場象棋比賽，AIXI計算出每一種可能的走法所產生的每一種可能的未來象棋比賽，并選擇其未來可能的走法中獲勝最多、失敗最少的走法。
該算法有一個缺點:它是不可計算的——它需要無限的計算資源來求解。
Hutter的公式確實提供了一個重要的教訓:智能并不復雜——困難的是在有限的計算能力下獲得智能。用有限的資源實現智能需要找到并采用捷徑——匹配模式和應用啟發式——以取代野蠻計算。
看來我們現在知道該怎么做了。DeepMind的AlphaZero是一種學習算法。OpenAI的GPT-2是一種用于理解的算法。BAIR的CycleGAN是一種創新算法。
有了智能算法，人類水平的人工智能只有一個障礙:原始計算能力。
AlphaZero, GPT-2, CycleGAN，微軟的語音和物體識別，谷歌的GMNT翻譯，所有這些都是基于人工神經網絡技術，而這些技術本身也受到了大腦的啟發。
神經網絡自20世紀60年代起就開始使用，在20世紀80年代是人工智能研究人員感興趣的主要課題。但當神經網絡不能做任何有用的事情時，人工智能領域停滯不前。
然而，他們的失敗不是由于錯誤的原理，而是沒有足夠的計算能力。
在20世紀80年代，試圖用計算機構建有用的人工智能，就像試圖用一個瓶子火箭登上月球一樣困難。這一原則是正確的，但權力并不存在。
隨著計算能力的增強，具有更多神經元和更多層次的更大的神經網絡在計算上變得可行。這些網絡被稱為深度神經網絡。
在人工神經網絡中，輸入，比如圖像的像素，會被逐層神經元處理，直到得到最終的輸出。
深層神經網絡只是使用了更多的層。
網絡的每一層都可以分別識別獨特的特征。這是谷歌在2015年推出的DeepDream(深度神經網絡中每一層都能看到的可視化技術)所揭示的。
每一層“看到”的東西，每一層都提取了圖片的不同元素。電腦會產生幻覺。
今天的深層神經網絡可以有幾十層和數百萬個神經元。最近的突破并不是發現了一些新的智能范式的結果，而是構建更快的處理器和更大的數據集的結果。當前的人工智能革命幾乎完全是計算能力增強的結果。
多虧了20世紀80年代的馬文·明斯基(Marvin Minsky)和90年代的Jürgen Schmidhuber這樣的先驅，我們已經有了幾十年的正確方法。然而，直到最近，我們才有能力運行和訓練足夠大的網絡，以顯示有趣和智能的行為。
現在，隨著我們最好的計算機的能力接近人腦的原始計算能力，我們在人工智能領域看到了越來越多的類似人類的成就。
在我們的電腦和它們提供的人工智能超越我們之前，還有多少時間?
改進是技術的本質，它的改進速度是指數級的。
當增長的數量與某物的大小成比例時，就會出現指數增長。例如，支付給銀行賬戶的利息與它的余額成比例。
只要有指數增長，就會有一個常數倍的時間。
1965年，后來創立英特爾公司的戈登?摩爾(Gordon Moore)注意到，計算機的能力幾乎每年都在翻倍。這一趨勢可以追溯到60年代之前，而且從那以后一直持續下去。
世界經濟的生產能力正朝著無限大的方向發展
只要有反饋機制，就會出現指數增長。例如，我們在制造計算機方面的知識越豐富，我們就能制造出更快、更強大的計算機。
我們制造計算機的速度越快，我們收集和處理信息的速度就越快，以擴展我們的知識，其中包括有關制造計算機的新知識。這種循環不斷重復，并以自身為食。
我們觀察到，我們知識的每一項指標都呈指數級增長——新申請專利的數量、發表的科學論文的數量以及存儲的數字數據總量。
專利數量（技術進步的代表）呈指數級增長。圖片來源：我們的數據世界
今天，只是一個起點。如果計算技術的能力繼續以每年翻一番的速度增長，那么在10年內，我們的計算能力將增長1000倍:速度增長1000倍，內存增長1000倍。
應用到人工智能，意味著人工智能每10年變得比以前聰明1000倍。
在未來的25年里，將會有大約30倍的增長。在容量和價格性能方面，這比今天的技術要高出10億倍，而今天的技術已經相當強大了。
Ray Kurzweil
即使人工智能趕上我們，它也不會在我們的水平上停留太久。它會從我們身邊飛過。
我們覺得自己好像身處一件大事之中——一個范式轉換，人生的下一個階段，等等。
這些感覺的記錄至少可以追溯到20世紀50年代末。
有一次談話的主題是科技的不斷進步和人類生活方式的不斷變化，這使我們看到人類歷史上出現了某種基本的奇點，超過了這個奇點，我們所知道的人類事務就無法繼續下去了。
1958年，斯坦尼斯拉夫·烏拉姆(Stanislaw Ulam)講述了他與約翰·馮·諾伊曼(John von Neumann)的一次對話
在麻省理工學院人工智能實驗室與明斯基一起工作的丹尼·希利斯(Danny Hillis)將其比作處于s曲線的中間。
我講的故事的第一步花了十億年才完成。接下來的步驟，像神經系統和大腦，花了幾億年。接下來的步驟，比如語言等等，用了不到一百萬年。而接下來的這些步驟，比如電子產品，似乎只需要幾十年的時間。
這個過程是自食其力的，我想，可以用“自催化”這個詞來形容，即某物增強其變化的速度。變化越多，變化越快。我認為這就是我們在這個曲線爆炸中所看到的。我們看到這個過程在自我反饋。
丹尼?希利斯
我們生活在歷史上最激動人心的時代。但就我們所知，它會對人類生命構成威脅嗎?
人生的下一個階段會是什么，會帶來什么可能性?在它進入世界舞臺之前，我們還有多少時間?來自不同領域的各種跡象都表明，這種情況可能會持續幾十年。
海因茨·馮·福斯特精通計算機科學、神經生理學、數學和哲學等領域。五角大樓資助馮·福斯特創建并領導生物計算機實驗室，在那里他是控制論領域的先驅。
在他的職業生涯中，他發表了200多篇論文，但他最著名的是1960年的世界末日方程。
馮·福斯特的世界末日方程是分析人口增長趨勢的結果。他和他的學生們收集并分析了過去兩千年的人口規模。他們發現它的增長速度超過了指數速度。
這種增長不是指數增長，而是雙曲線增長。
當指數趨勢以恒定的速度翻倍時，馮·福斯特發現翻倍之間的時間正在縮短。他們繪制出這一翻倍的時間預計將達到0的時間——如果人口數量按照這一趨勢增長，將達到無窮大。他們得出如下預測:公元2027年±5.5年。
在經濟學中也發現了類似的模式。經濟歷史學家詹姆斯·布拉德福德·德隆(James Bradford DeLong)收集數據，估算了此前100萬年的世界GDP。再一次，當繪制出來的時候，它顯示出連續兩次翻倍之間的時間遞減的趨勢。
它表明，在21世紀初，經濟翻倍時間將達到零。
兩名研究人員創建了一個人口、技術和發明家的模型，以估計世界技術發展的時間。他們的結論是:
極其簡單的數學模型被證明能夠解釋世界近兩千年歷史中經濟和人口宏觀動力學中99.2% - 99.91%的所有變化。
安德烈·科羅塔耶夫和阿爾特米·馬爾科夫
數據的趨勢是如此清晰和一致，古羅馬或中世紀的某個人在他們的時代的數據，可以預測這種趨勢將在21世紀的某個時候結束。
對技術歷史的分析表明，技術變化是指數型的，與常識中的“直觀的線性”觀點相反。因此，在21世紀，我們不會經歷100年的進步——更像是2萬年的進步(以今天的速度)。
雷·庫茲韋爾，2000年
人口、經濟和技術的增長趨勢都指向不久的將來出現的技術奇點。這是一個機器智能遠遠超過人類智能的時刻。
一旦實現，人類將不再是技術發展的駕駛員。不受科學家、發明家和技術人員的限制，技術進步速度的唯一限制將是基于人工智能的科學家、發明家和技術人員可用的計算資源。
隨著時間的推移，1,000 美元可以購買多少計算能力。
截至2018年，我們最快的超級計算機Summit的計算能力超過了一個人類大腦的計算能力。
在幾十年的持續技術進步中，我們的個人電腦和智能手機將趕上Summit的計算能力。大約在這個時候，我們的機器的總計算能力將超過所有人類大腦的總計算能力。
重要的歷史發展符合一個二進制尺度，標志著時間間隔指數下降，每一個時間間隔的大小是前一個的一半[…]顯然在接下來的幾十年里趨近于零。
剩下的一系列越來越快的革命將在2030年至2040年之間匯聚到一個歐米茄點(Omega point)，屆時單個機器的計算能力將接近所有人類大腦的原始計算能力總和。這篇文章的許多讀者當時應該還活著。
Jürgen人工智能先驅施米德胡貝爾
歐文·約翰·古德(Irving John Good)是一位數學家，他在二戰期間與艾倫·圖靈(Alan Turing)一起使用計算機破解了德國密碼。Good是最早意識到機器可以自我改進的含義的人之一。
讓我們把超智能機器定義為一種機器，它可以遠遠超過任何一個人的所有智力活動，無論這個人多么聰明。因為設計機器是一種智力活動，一個超智能的機器可以設計出更好的機器;屆時，毫無疑問會出現“智能爆炸”，人類的智能將被遠遠甩在后面。因此，第一臺超智能機器是人類需要做出的最后一項發明。
歐文·約翰·古德，1965年
這樣的智能將擁有許多我們可以稱之為超能力的屬性。尼克·博斯特羅姆的《超級智能》一書概述了超級智能人工智能可能擁有的六種超能力:
超級智能 | 技能 | 關聯 |
1.情報放大 | AI編程、認知增強研究、社會認識論發展等。 | ? 系統可以引導其智能 |
2. 制定戰略 | 戰略規劃、預測、優先排序和分析，以優化實現遠期目標的機會 | ? 實現遙遠的目標 |
3. 社會操縱 | 社會和心理建模、操縱、說服 | ? 通過招募人類支持來利用外部資源 |
4. 黑客攻擊 | 查找和利用計算機系統中的安全漏洞 | ? AI 可以通過互聯網征用計算資源 |
5. 技術研究 | 先進技術（如生物技術、納米技術）和發展路徑的設計和建模 | ? 創建強大的軍事力量 |
6. 經濟生產力 | 各種技能使經濟高效的智力工作成為可能 | ? 產生可用于購買影響力、服務、資源（包括硬件）等的財富。 |
考慮到它的超能力，一個聯合起來對抗人類的超智能將是一個詛咒。我們幾乎沒有機會戰勝它。
然而，如果我們有超級智能，那將是一件好事。它可以治愈任何疾病，設計任何技術，解決任何問題，甚至終結世界饑餓和貧困。
超級智能讓我們看到了未來100年兩萬年間的進步。
文明所能提供的一切都是人類智慧的產物;當這種智能被人工智能所提供的工具放大時，我們無法預測我們會取得什么成就，但消除戰爭、疾病和貧困將排在任何人的前列。成功創造人工智能將是人類歷史上最大的事件。不幸的是，這也可能是最后一次。
斯蒂芬·霍金
二十年來，我們見證了智能機器的崛起。有創造力的機器，會學習的機器，讓我們誤以為它們是人類。如果在這么短的時間內就能取得這么大的進步，那么在未來的幾個世紀里，隨著計算技術的能力繼續呈指數級增長，又會發生什么呢?
有一些極限，即使是超級智能也無法克服。
例如，光速和黑洞物質密度等極限。物理定律意味著計算機處理速度、數據密度和能量效率的物理限制。
然而，計算的終極物理限制是非同尋常的。布雷默曼極限使盡可能快的計算機的速度達到10^50每秒的運算量每千克的質量。
Summit超級計算機達到了10^16每秒運算每千克，意味著我們大約是10^34，不可能造出最好的電腦。在我們達到這個極限之前，計算技術可以再翻112倍。
最好的物理上可能的計算材料被稱為computronium。這是科幻小說里的東西，但我們可以利用已知的物理界限來推測計算機原子的能力。
人類經常認為自己是智能的頂峰，但事實上，即使所有人類大腦的智能加在一起也只是可能的一小部分:
區分不同智力的數量級圖
在上面的圖表中，每增加1代表計算能力增加10倍。
袖珍計算器平均每秒可以做10次運算，所以在圖表上是“1”。一部現代智能手機，每秒執行1萬億的運算，為“12”。
黑猩猩、人類和Summit超級計算機是18左右。世界上所有計算機的總運算能力約為10^21每秒，70億人腦的運算速度是10^28每秒.
在這個尺度上，所有的人類加在一起就處于袖珍計算器和馬托什卡大腦之間——馬托什卡大腦是由一顆恒星驅動的假想計算機，在Laundauer計算效率的極限下，每秒的運算次數達到10^{48}。
1千克的computronium，雖然要小得多，但在物理極限下運行，卻有這臺恒星動力計算機100倍的能力，達到10^{50}操作每秒。
木星的重量約為10^27公斤。把木星的全部質量轉換成computronium，就能擁有一臺算力達到10^77每秒的計算機。
最終，人工智能將擁有強大的計算能力，通過計算機模擬，它可以在幾分之一秒內探索其他世界和文明的整個進化史。
想想在人類歷史上，大約有1000億人生活過。如果每個人平均活40年，那么人類經歷的時間總計為4萬億年。
四萬億年大約是10的20次方秒。因為人類大腦的每一秒鐘活動都涉及10^18操作，那么所有人類擁有的所有經驗就可以有10^38的操作。
一個1千克的computronium的人工智能可以在萬億分之一秒內體驗整個人類。
一個木星大腦的computronium可以在一秒鐘內，做10^39個文明的夢。
我們自己的存在也在這樣的夢中嗎?
未來計算機的潛在能力提出了許多問題，如“我們是生活在計算機模擬中嗎?”、“有可能創造新的宇宙嗎?”，“生命在宏偉計劃中微不足道嗎?””
| 兵檔案 | |
| 姓名 | 李波 |
| 之前的職位 | 《赤壁》策劃 |
| 現在的職位 | 智明星通產品總監，制作人 |
| 曾經研發的產品 | 《赤壁》 |
| 為什么那時要進入游戲行業 | 因為興趣，也因為夢想 |
| 目前最期望做的事 | 和一群有趣的人，做一些真正有趣的產品。玩游戲本來就應該是一件有趣的事，做游戲，也一樣。 |
| 人生中最驕傲的事情 | 成為國產游戲的開山怪。O(∩_∩)O哈！ |
| 人生格言 | Old soldiers never die; they just fade away .——Douglas·MacArthur |
導語
關于李波
“游戲老兵回憶錄”開篇采訪楊南征先生的時候，龍虎豹曾經在導語中提過這么一句話：”在那時的大多數中國游戲人看來，中國游戲缺錢是最大的問題。‘《泰坦尼克號》投入了幾千萬，給我幾千萬我做一個游戲出來，未必能做得多好，但是投入到了這份上，總差不到哪去吧？’是那個時候大多數中國游戲人的思維。”說這話的人，是今天的主角李波。
今天的人說起李波有些陌生，倒退整整二十年前的今天，李波自己也覺得自己在行業里沒什么特別——憑著一腔熱血進入了游戲行業的他彼時正在為《赤壁》進行最后的沖刺。他的工作則是照搬《魔獸爭霸2》的兵種數值一行一行給《赤壁》的兵種填數值，用今天時髦的說法，是游戲的“數值策劃”，李波這樣自嘲。
“覺得自己沒什么特別的”感覺一直延續到《赤壁》1997年游戲的首發式，8月的一個下午。在北京一家圖書大廈的二樓做了一個小型的儀式，來的人不是很多，氣氛也不是很熱烈，但這種感覺以這天為分界線到此戛然為止。玩家雪片般的來信與媒體蜂擁的好評改變了這一切——《赤壁》成了，那天開始包括李波在內的所有前導人都覺的生命從此不同。
1997年的市場還處于一個“百花齊放”的萌芽期。當年4月份的《血獅》是道并不可口的開胃菜，這使得人們對于中國的游戲再度產生了疑慮。以至于到了當年下半年《赤壁》出現時，輿論達到了想像中的高潮。從業者松了一口氣：“中國終于有了一批像樣的游戲制作人。”玩家則歡呼雀躍：“中國終于有像樣的產品了。”
群體性的狂熱往往掩蓋實際的問題，翻過年的1998年中國游戲行業遭遇了前所未有的寒冬。而相較旁人，李波則對這輪寒冬有更深刻的領會，但這些悲情的回憶已經說過多次，今天不提也罷。
“中國那時的游戲制作能力是全方位的差”，差在哪里？用李波的話說國外的游戲滿分是一百分，國產游戲的滿分只能是六十分。而后策劃、美術、程序三個環節配合一不留神還把本應是加法的數學題做成了乘法——一個0.6乘以又一個0.6再乘以第三個0.6，越乘越少，等產品出來之后就沒法看了。那時候的國產游戲，能完成設想的20%已經是成功。
但恰恰是在這樣的環境里，中國游戲仍然收獲了《官渡》、《赤壁》這樣當時的爆款產品。《官渡》甚至還遠銷日本，標上了9800日元的高價，在當時這是一個日本準一線產品的售價。李波，在這兩個產品里擔任的職位分別是測試和數值策劃。
按照最初的規劃，在《赤壁》完結之后，前導接下來的兩部作品分別是《荊州》和《祁山》。有過兩部產品歷練的李波已經順理成章地被提拔到了《荊州》主策劃的位置，同時也是前導成立的“瞬間工作室”的核心人物。用現在行業里的職位劃分方式，他的實際職能與產品制作人無異。
這樣一個人，無疑是有故事的人，而他的老兵回憶錄，除了前導之外或多或少與三國脫不開干系，而有些觀點在今天，似乎同樣適用。
由于篇幅原因，本文分為上下兩篇刊出：
龍虎豹：從純回憶的角度來說，我一直認為老一代的游戲人對于游戲的感情更加純粹，進入游戲行業的原因也更加簡單，但進入的途徑各不相同。你最初是怎樣進入游戲行業的？
李波：嚴格算起來我應該是1992年左右進入的游戲行業，你說我是因為喜歡游戲才進入游戲行業這個說法沒什么錯。1992年《GAME集中營》經過兩次試刊之后正式創刊，我買了一本雜志就憑著熱情給這本雜志投稿。
當時這本雜志正式版的第一期上有一篇《霸王的大陸》攻略，那就是我寫的。后來慢慢地從《GAME集中營》寫到了《家用電腦與游戲機》，慢慢就認識了不少人，所以我應該算是通過“作者”這條道路進入的這個行業。
后來大四畢業要找工作。那是1996年前后，前導軟件體系下已經有了《GAME集中營》和《大眾軟件》幾本雜志。我因為給雜志社投稿的原因老去雜志社，認識包括邊總在內的很多人。而那個時候前導要做一個關于足球的應用軟件，邊總就問我說愿意不愿意來試試，于是我就進了前導，開頭是跟著《官渡》項目組做測試。而到了畢業的時候《官渡》項目完成，我就順理成章地轉正進入了《赤壁》項目組跟著做《赤壁》。
龍虎豹：嚴格來講，你是從玩家轉職成了游戲制作者。當時你剛到《官渡》項目組對于這種轉型感受深嗎？
李 波：我明白你的意思。但老實剛開頭感受不深，那會我還是剛畢業的大學生，想法挺簡單，就覺得我對游戲有興趣，既然是興趣我就愿意干下去。
但是今天回想起來很多事，我覺得那會兒可能我們也不知道什么叫做游戲，或者說把它想得過于簡單了。
舉個例子來說，最早做《官渡》的時候，我們想采用多線戰場并行的方式來重現游戲的戰略。說得直白點，就是游戲里玩家可以同時派四條軍隊出去，然后四個戰場同時開打。每個戰場的實時戰況都是同步進行的，他不因玩家切出這塊戰場轉移到另外一個戰場而停止。
但是這樣一來就有一個問題，你說切出去的時候怎么保證AI可以執行你的戰術呢？這不但當時的技術條件做不到，今天的技術條件實現也很難。你可以通過多線復雜的系統實現它，玩家通過下載一些既定的戰術指令，讓電腦根據這個邏輯去執行不跑偏。
但是當時的情況下我們完全沒想過這么復雜的問題，只是想到了我想實現一個切出去的電腦來接管，切回來打得還不錯。結果真執行起來了，你就發現完全不是那么一回事。
龍虎豹：都說“知行合一”，等于說那會兒可能我們在做游戲的時候還是熱情大于理性了一些？
李 波：對。其實今天說那會兒的老游戲人有熱情是不假，但是其實我們做游戲用的方式幾乎是千篇一律的反推。
什么是反推？舉個例子來說我們做即時戰略，當時即時戰略成功產品就兩個，一個是《命令與征服》，一個是《魔獸爭霸》。當時《血獅》學的就是《命令與征服》，我們學的就是《魔獸爭霸》。流程大概是這樣，先解析一段時間這個游戲，把游戲玩明白。玩明白之后把這套體系抓下來，加點自己的東西。原來就是一個咱們自己的游戲。
龍虎豹：說到這個我想起來，做《赤壁》的時候我聽說那時甚至沒有數值的概念，所有的數值都是照搬《魔獸爭霸2》的？
李 波：對。這個事是我辦的，用今天的說法我應該是《赤壁》的數值策劃了（笑）。
當時《魔獸爭霸2》有七個兵種，《赤壁》也有七個兵種。我就直接一一對應往上搬就是了，我們除了沒有空軍的概念之外其它的都差不多。騎兵跑得快，血長，戰車攻擊力強，射程遠等等……這個事情今天你聽起來很落后，但是實際上他是做《官渡》之后得來的教訓。
因為那之后我們就發現你想做獨創的游戲方案這個事確實很牛，想法上獨創性也夠，但是問題在于你執行不下來。自己首先想不明白，玩家也玩不明白。這樣的結果也就讓我們從《赤壁》開始務實，先找一個現成的游戲一步一步走，誰也沒辦法一口吃成個胖子。
龍虎豹：但是作為一個中國游戲，在那個時候你們肯定也有一些自己的想法。并且你也說了原型之外要加一些自己的東西，《赤壁》加了哪些自己的東西？
李 波：兩塊東西是當時我們獨有的，一是武將系統。其實在當時《魔獸爭霸2》的資料片《黑暗之門》已經有了英雄，但是重要性遠沒有后來的《魔獸爭霸3》那么高。但《赤壁》不一樣，部隊要想形成戰斗力，必須得有武將帶領。并且我認為這也是三國的一個主要魅力。
第二點就是我們引入了具有中國特色的陣形系統，這個也是國外游戲沒有的。比如說一字長蛇陣，二龍出水陣，天地三才陣這些我都記得。即時戰略游戲有一個最大的特點在于士兵一走動，所有的陣形全亂了。但是《赤壁》中體現陣形的概念有幾個，一是初始站位的概念，你一點換陣，所有的士兵就開始移動。站到自己相應的位置上，然后每一個位置根據兵種的不同配合。它規定了一些站位比如說騎兵就是站在排頭的位置，或者說騎兵在兩翼時步兵沖在前面，投石在后面，永遠是這么排，它有一個優先順序。
其次就是加BUFF，陣形對于部隊最大的影響一是BUFF，比如說一字長蛇陣可以加移動力，二龍出水加騎兵的移動，這基本決定了陣形被打亂的情況下效果還在。其次是相克的概念，有的陣形對騎兵有額外的加成，比如說你看對方是騎兵為主的部隊。你手上有一堆弓箭手，你就應該擺一個增加遠程射擊功能的陣形達到相克的目的。
龍虎豹：說到這塊我還想起一個問題，我記得那會兒《赤壁》號稱是有武將單挑的，但后來沒見到這個設置。
李 波：后來拿掉了。因為如果做單挑最現實的一個問題是武將單挑了，后面的兵打還是不打？我們看《三國演義》的電視劇上是不打的，那PVE的問題是可以解決了。但是你不要忘了《赤壁》是可以支持四人聯網對戰的，真要四個人對戰，兩個人單挑不打了。那另外兩方怎么辦？看著？所以當時對這塊是有想法的，并且也出了宣傳。但是后來發現門檻確實跨不過去，就只能拿掉了。
龍虎豹：但這個產品我記得當時結果還不錯，是1997年夏天一個能給玩家希望的產品。當時整個團隊的研發人員共有多少人？
李 波：不到20個人，兩個策劃，四、五個程序、剩下的全是美術。放在今天是一個中型的團隊，研發時間一共是8個月。
龍虎豹：其實采訪一開始我就問你你對于從“玩游戲”到“做游戲”的改變有沒有什么感覺，你說一開始沒什么感覺。那做完《赤壁》，以今天的眼光重新再看這個改變是不是確實有些不一樣？
李 波：那就不是有些不一樣了。當年咱們中國游戲的制作水準是全方位的差，從設計能力、美術能力到程序的實現能力都是初級階段。國外做游戲是以100分為滿分計的，當時的國產游戲滿分是60分計的。然后實際操作層面也不是程序20分，加美術20分再加策劃20分這么算的。而是程序0.6分，乘以美術0.6分再乘以策劃0.6分這么算的。
龍虎豹：越乘越少了？
李 波：對，到這份上很多游戲出來就已經沒法看了。所以我們挺感謝那時候玩家對國產游戲的包容，因為最好的情況下那個年代也只能實現20%的預期。
我記得當時的環境下首先的差距在于展現上的差距，這掩蓋了很多的不足。可能今天提起來比較直觀的就是美術差距，因為這是肉眼層面看到的。但實際上差距最大的是設計層面，不過執行力對這一塊也有一些掩蓋。
龍虎豹：這個設計具體一點是差在哪？
李 波：簡單一點說，我讓你抄都抄不好，更別提做原創了？
剛才我給你講過成品游戲的設計思路，這種設計思路下會有一個很大的問題就是你沒有對游戲深刻的理解。你的感性認知大于理性認知，你認為人家這么做行，那好我們也這么做吧，但是為什么不行？不知道，等于你還是憑借感性在做游戲。
今天咱們回憶那個時候，我覺得從94年的《神鷹突擊隊》到后來的1997年，國產游戲只能說是一個比較欣欣向榮的萌芽期。但你非要說它有什么劃時代的產品，那沒有，反而是能回想起一些失敗導致玩家不滿的案例。其實這恰恰說明了那個時候的問題，美好的預期和實現能力之間的差異太大了。
龍虎豹：在這個過程中你個人認為對于你自己來說，收獲了些什么？
李 波：我覺得更主要是從一個玩家到游戲設計者的轉變吧。你也說過早期的游戲人進入游戲行業可能更感性一點，不像現在目的比較多元化。這話沒錯，你看看今天做獨立游戲的那批人，就明白當時我們做《赤壁》是一個什么樣的狀態。不說我要做一個中國的《魔獸爭霸2》出來，但是真的是懷揣著一個做出5A級產品的夢想去做事的，至于其它的沒想過。
我記得那會兒在前導時我們研究《魔獸爭霸2》，主力程序的一個大學同學每天下班拎著兩桶可樂來前導報道，大家一塊打游戲到12點鐘。就是單純地對游戲喜歡才進來的，都說今天做游戲的996有多辛苦，其實我們那會干起活來遠不止996。但是今天想起來，你只是光想做游戲有一腔熱血這個不行。你是游戲制作者了，不能光感性了，思維認知也不能和玩家一樣。
其次你說收獲就是贊揚。說句實話《赤壁》出現后還是得到了玩家的認可，從口碑上，銷售上還是輿論導向上都比較正向。玩家會覺地終于有一個向樣的國產游戲了，媒體和業內的從業者會覺得總算有一批國產游戲制作人了。大家都挺高興。
但這個今天來看也有負面作用，玩家的呵護助長了當時一個風氣就是讓大家覺得做游戲不難，你看我們反向地拆一拆游戲就把它做出來，居然也可以取得這樣一個成績。公司上下也很樂觀，然后就喜氣洋洋地擴張了那幾個團隊。
龍虎豹：說喜氣洋洋，但是實際上也賣不了多少錢？
李 波：對，前導軟件后來退出游戲行業也和這個有關。那會兒很多人的想法是，做游戲能有個成本價回來就滿足了。那會兒的游戲賣得好的銷量是四、五萬套的正版銷量，但四、五萬套是多少錢？
《赤壁》賣138塊錢，5萬套可能就也就600多萬的銷售額。但這是零售價，批發價砍掉一半是300多萬。但你一個游戲公司一個月光成本是多少開銷？所以基本上收回成本來，略有盈余就挺高興了。
龍虎豹：據說那會兒前十天決定80%的銷量？
李 波：對。前十天決定80%的銷售額，接下來就是什么大禮包呀，OEM呀，正版風暴呀。屬于有一茬算一茬的收入。
龍虎豹：咱們說回來前導的經歷，之后《赤壁》做完了，我記得你是被扶正成了《荊州》的主策劃，用今天的話說應該是制作人了。身為制作人，你對于這個產品的設計思路是怎樣的？
李 波：當時提出了一些更大的轉化，比如說武將，在《荊州》里要不僅僅是一個英雄的概念，而是一個徹底的領袖。當時提出來的設計思路就是每個武將有不同的技能，差異化也要更大，包括BUFF，光環都要更大。但是整體的玩法上，是往回拉了一步，不是《赤壁》式的即時戰略，而是大地圖面板，類似于《三國志》。
當時我們希望把戰略地圖和城池的概念重新引入，城還是城，武將還是武將，但也要有內政的謀臣。總體來說就是在即時戰略的基礎上強化了武將，同時增加了戰略地圖。
龍虎豹：同期的游戲我舉個例子，是不是類似于《三國群英傳》這樣的設計？
李 波：1996年有一個游戲叫《臥龍傳》，它是比較早期的戰略地圖加即時戰爭的模式，其實跟最開始的《官渡》的組合方式是一樣的，只不過實現的方式更為成熟一些。我更愿意用這個產品類比《荊州》。
之所以這樣講，是因為我們覺得純粹的即時戰略可能很難承載起三國這么一個龐大的主題。當時我們的項目組提出了一個概念，就是三國不是一場場單純的戰斗串起來的，一定是有一個大局戰略觀的，城池與關卡的作用一定是基于戰場之上。同時要有后勤與內政，有一個整體的國家觀念。這和每關造一個基地，直接推兵出去打是兩個概念。
我們當時這么想主要還是想回歸三國的一些感覺，在前導邊總的思路一直是《官渡》為代表的君主思路，而不是《赤壁》為代表的前線指揮官思路。所以《荊州》實際上是回歸了這樣一套設計思路。
龍虎豹：這個思路我個人感覺有點復雜。并且從實現上來看，1999年騰圖軟件有一個游戲叫《峰火三國》，某種意義上實現了你的想法，但它不成功，因為玩起來太繁瑣。
李 波：但有一個問題就是，作為當時的設計者來說我們不知道市場的方向在哪里。今天你說這樣做不成功，是往回看，但那個時候我們來看即時戰略是主流，再往后是不是即時戰略還是主流不知道。所以這就是設計者的視角問題，我們的視角在那個時候還很稚嫩。
但就我個人來說的話，三國游戲應該玩的是什么？我們認為應該是類《文明》的模式，就是戰略層面而不是單一的部隊模式。你要的是“家國天下”這樣一個“朕胸懷”，而不是某一個城池的模式。那個時候做游戲就是跟著感覺走，我們認為三國游戲應該這么做，OK那就做一個這樣的三國游戲。最后的結果是這個產品做了一個DEMO，并且已經實現了武將單挑。
龍虎豹：聽起來這個游戲在即時戰略層面來說比《赤壁》簡化了不少……
李 波：對，這是肯定要簡化的。你是君主了，就不能去關注純戰術層的東西了。像今天智明星通的《COK》，戰斗就是撞一下，你關注的更多都是戰略層面的東西，在大地圖上如何如何。而不是某一個部隊站位如何，施放什么技能。
龍虎豹：這里有個很有意思的話題，就是如果前導當時在把這個《荊州》做成的話，后面按計劃還有《祁山》等等，會不會把三國做出更多的類型？
李 波：按當時的想法一定會。因為前導的思路總體是跟著邊總走，邊總是一個書生，非常儒雅也很理想化。他當時的想法就是把四大名著做一遍。并且后來確實看到了三個，三國就不說了，《西游記》做了一個ARPG，《水滸傳》做了一個RSLG。本來在計劃中還有一個《紅樓夢》，要做戀愛養成，模板是《同級生2》。
龍虎豹：說回三國游戲，之后前導的故事大家都知道，在這不必再提。但是我記得之后在目標的《傲世三國》出現的時候你說過它實現了很多你想實現的東西？
李 波：首先《傲世三國》不要說過去，在現在來看都是國產的PC單機游戲中比較拔尖的三國游戲，無論是從設計上還是產品的質量上。所以當時我記得看到這個產品的時候還是感覺挺高興的，畢竟當年都是一群有情懷的人。我們的口號又是“不能讓中國的三國游戲都讓光榮做了”。后來看見《傲世三國》了，覺得好歹我們有一個拿得出手的產品了，不管是不是我們做的好歹它是國產的三國游戲呀？
第二是當時《傲世三國》的雙層地圖概念，城外是一套大地圖，進城后又是一套地圖。雖然走的還是即時戰略的游戲類型，但是模型上和《荊州》還是有些類似。
龍虎豹：但我覺得他的實現方式比你的靠譜，你這個《荊州》感覺有點割裂了。
李 波：他基本上沒有離開即時戰略的方向。你說我那個有點割裂，其實確實有點過于強調戰術了。因為如果你想去強調戰略玩法的話，那么你在戰術上應該簡單，再簡單才對。
當然今天我們過去這么多年了翻過去再說，怎么都對。但是這個玩法模型當時覺得都挺不錯的，覺得是一個想要的戰略的感覺。但是玩家認為即時戰略才有意思呀，那沒辦法我們也得保留。當時想的是都要，但是現在在來看，想做戰略你就踏實地做戰略去，不要想其它的。你看《三國志10》之后，都是直接在大地圖開戰。
說老實話光榮公司對于整個三國的理解，從整套產品的變遷來看是挺符合東方人對于三國的概念的。我覺得東方人可能更多地還是擅長從戰略層面詮釋三國的模型，通過比較靠上的君主模式去詮釋整個三國游戲，不管是誰做的。但我認為這個模型和方向是正確的。
龍虎豹：你覺得你心目中的三國游戲應該是怎樣的？
李 波：我對三國的理解還是邊總的那個方向，或者說東方人理解的三國。其實三國的涵蓋面挺廣的，它可以是戰略游戲也可以是RPG。它不像《水滸傳》，后者是純RPG的。但三國有一些戰略層的東西，國與國，勢力與勢力之間。
所以我覺得三國的魅力從《三國志》去解讀的話還是在于謀算，就是老話說的“少不看水滸，老不讀三國”。因為三國給人的感覺就在于決勝千里之外的東西，雖然說它也有溫酒斬華雄的快感，干脆利落，但更多的還是背后的這種對于大勢和謀略層面的分析。
你說曹操，他一生善于斷人糧道，諸葛亮有一個三分天下的總戰略，他其實滿足的是書生揮斥方裘，決勝于千里之外的愿望。所以我還是傾向于三國是一個戰略游戲，講究的是一個妙算。龍虎豹：《荊州》的思路你今天是否想過在手機端重置？
李 波：很難，當時我們針對的用戶和今天移動游戲的用戶不是一批人。我們當時做游戲講究的是一個沉浸式體驗，這個說情懷扯得高了點，但是當時講究的是游戲的氛圍，這種氛圍沉浸和今天VR強調的沉浸式體驗還不一樣，那個是感官的沉浸。
我們當時講究的是通過設計讓玩家感受到游戲的氛圍，這和今天很多游戲游戲講究的短時間讓玩家獲得最大回報，在回報的同時讓玩家達到最高付費完全兩回事。
（待續）
如果想和老游戲人李波溝通交流的話，請添加我們的微信公眾號longhuboom，查看我們的第一篇文章，掃描文章末尾二維碼入群哦~